Rheological, Baking, and Microstructural Properties of Proso Millet‐Hydrocolloid‐Based Gluten‐Free Bread
Notice bibliographique
Résumé
The demand for high-quality gluten-free (GF) baked goods is rising. Meeting these needs has been a technological challenge due to the limited functionality of GF ingredients. To help address these, a study was conducted to investigate how different levels of hydrocolloids, their combination, and starch type impacted rheological, textural, and physical properties of GF dough and breads developed with proso millet. The results indicate that hydrocolloid-formulations increased values of storage (G') and loss (G″) moduli with lower shift angle (tan δ) values. Also, hydrocolloid formulated GF bread showed reduced specific volume (1.88-2.88 mL/g), compared to wheat bread (3.58 mL/g). Additionally, all hydrocolloid formulations with 50% millet starch reported higher values for crust lightness (72.23-75.86) than wheat flour (43.86), with their respective formulations showing a negative shift to redness at both 2% and 3% gum levels. Storage studies showed significant reductions in bread firmness, although this observation was not influenced by hydrocolloid type and formulation level, but vice versa with respect to starch type, where corn/potato and millet starches produced the highest and lowest firmness, respectively. Overall, our results demonstrated that the comparative combination of hydrocolloids and starch with proso millet flour can help develop high-quality GF bread. PRACTICAL APPLICATIONS: The knowledge of how millet flour, a type of gluten-free ingredient, interacts with hydrocolloids and different types of starch is critical to improving the quality attributes of GF bread. This study provides insight into how various GF ingredients modulate the quality attributes of GF bread. The practicality of this is for the GF food industry, which is looking for new ingredients, and the consumer base that is seeking unique and varied GF products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».